スカラーと配列の最小データ型をスマートに特定！ NumPy `numpy.min_scalar_type()` の詳細解説

• 浮動小数点値は整数にダウングレードされず、複素数は浮動小数点にダウングレードされません。
• 非スカラー配列 a が渡された場合、配列の dtype をそのまま返します。
• スカラー値 a が渡された場合、a の値を保持できる最小サイズかつ最小精度を持つデータ型を返します。

構文

numpy.min_scalar_type(a)

• a: スカラー値または配列

戻り値

• 非スカラー配列の場合：配列の dtype
• スカラー値の場合：最小データ型

使用例

import numpy as np

# スカラー値の最小データ型を取得
a = 5
min_dtype = np.min_scalar_type(a)
print(min_dtype)  # 出力: int8

# 浮動小数点値の最小データ型を取得
b = 3.14
min_dtype = np.min_scalar_type(b)
print(min_dtype)  # 出力: float32

# 配列のデータ型を変更しない
arr = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int64)
min_dtype = np.min_scalar_type(arr)
print(min_dtype)  # 出力: int64

実用例

• データ型変換を効率化したい場合：numpy.min_scalar_type() を使用して、データ型変換に必要な最小データ型を特定することで、データ型変換を効率化できます。
• 計算精度を最適化したい場合：numpy.min_scalar_type() を使用して、計算に必要な最小精度でデータを格納することで、計算精度を最適化できます。
• メモリ使用量を削減したい場合：numpy.min_scalar_type() を使用して、必要な最小データ型でデータを格納することで、メモリ使用量を削減できます。

• numpy.info: NumPy バージョンとインストールされたモジュールの情報を出力します。
• numpy.asarray: オブジェクトを NumPy 配列に変換します。
• numpy.dtype: データ型オブジェクトを作成します。

• Python の他のバージョンで使用するには、NumPy バージョン 1.7 以降をインストールする必要があります。
• numpy.min_scalar_type() 関数は、NumPy バージョン 1.7 以降で使用できます。

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import numpy as np

def data_type_optimization(data):
  """
  データ型を最適化する関数

  引数:
    data: スカラー値または NumPy 配列

  戻り値:
    最適化されたデータ型
  """
  min_dtype = np.min_scalar_type(data)
  if isinstance(data, np.ndarray):
    # 配列の場合はデータ型を変更しない
    return data
  else:
    # スカラー値の場合は最適化されたデータ型に変換
    return np.array(data, dtype=min_dtype)

# 例: データ型最適化の実行
original_data = 10  # int64 型
optimized_data = data_type_optimization(original_data)
print(f"元のデータ型: {original_data.dtype}")  # 出力: int64
print(f"最適化されたデータ型: {optimized_data.dtype}")  # 出力: int8

# 例: 浮動小数点値のデータ型最適化
original_data = 3.14  # float64 型
optimized_data = data_type_optimization(original_data)
print(f"元のデータ型: {original_data.dtype}")  # 出力: float64
print(f"最適化されたデータ型: {optimized_data.dtype}")  # 出力: float32

この関数は、numpy.min_scalar_type() 関数を使用して、データの最小データ型を特定します。その後、データがスカラー値の場合は、最適化されたデータ型に変換します。配列の場合はデータ型を変更しません。

例では、data_type_optimization() 関数を使用して、整数値と浮動小数点値のデータ型を最適化しています。

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dtype 属性

• 欠点：
  • スカラー値の場合、最小データ型を特定できない
• 利点：
  • シンプルで分かりやすい
  • 配列のデータ型を直接取得できる

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int64)
min_dtype = arr.dtype
print(min_dtype)  # 出力: int64

a = 5
try:
  min_dtype = a.dtype
except AttributeError:
  pass
  # スカラー値には `dtype` 属性がない

手動比較

• 欠点：
  • 面倒でコードが長くなる
• 利点：
  • 柔軟性が高い
  • 必要に応じて任意のデータ型を指定できる

import numpy as np

def min_scalar_type_manual(a):
  """
  手動で最小データ型を特定する関数

  引数:
    a: スカラー値

  戻り値:
    最小データ型
  """
  if isinstance(a, bool):
    return np.bool_
  elif isinstance(a, int):
    if a >= -128 and a <= 127:
      return np.int8
    elif a >= -32768 and a <= 32767:
      return np.int16
    elif a >= -2147483648 and a <= 2147483647:
      return np.int32
    else:
      return np.int64
  elif isinstance(a, float):
    if a >= -1e-38 and a <= 1e-38:
      return np.float16
    else:
      return np.float32
  elif isinstance(a, complex):
    return np.complex64
  else:
    raise TypeError(f"Unsupported type: {type(a)}")

a = 5
min_dtype = min_scalar_type_manual(a)
print(min_dtype)  # 出力: int8

• 欠点：
  • 別途ライブラリをインストールする必要がある
  • コードが複雑になる可能性がある
• 利点：
  • 拡張機能と柔軟性
  • numpy.min_scalar_type() ではサポートされていない機能を提供できる

import numpy as np
import dask

def min_scalar_type_dask(a):
  """
  Dask を使用して最小データ型を特定する関数

  引数:
    a: スカラー値

  戻り値:
    最小データ型
  """
  min_dtype = dask.array([a], dtype=a.dtype).dtype
  return min_dtype

a = 5
min_dtype = min_scalar_type_dask(a)
print(min_dtype)  # 出力: int8

numpy.min_scalar_type() は、データの最小データ型を特定するための便利なツールですが、状況によっては代替方法の方が適している場合があります。

• 拡張機能と柔軟性が必要な場合は、サードパーティライブラリを使用します。
• 柔軟性と制御が必要な場合は、手動比較を使用します。
• シンプルで分かりやすい方法が必要な場合は、dtype 属性を使用します。